集成学习与随机森林（二）Bagging与Pasting
Bagging 与Pasting 我们之前提到过，其中一个获取一组不同分类器的方法是使用完全不同的训练算法。另一个方法是为每个预测器使用同样的训练算法，但是在训练集的不同的随机子集上进行训练。在数据抽样时，如果是从数据中重复抽样（有放回），这种方法就叫bagging（bootstrap ...
原文：机器学习：集成学习（Bagging、Pasting）
一 集成学习算法的问题 可参考：模型集成 Enxemble 博主：独孤呆博 思路：集成多个算法，让不同的算法对同一组数据进行分析，得到结果，最终投票决定各个算法公认的最好的结果 弊端：虽然有很多机器学习的算法，但是从投票的角度看，仍然不够多 如果想要有效果更好的投票结果，最好有更多的算法参与 概率论中称大数定理 方案：创建更多的子模型，集成更多的子模型的意见 子模型之间要有差异，不能一致 二 如何 ...
2018-08-16 11:48 2 1070 推荐指数：
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